Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

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24 Q27.66
36 Q18.60
48 Q14.07

Cuotas Monto
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15 Q42.09
18 Q35.07
24 Q26.49
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Cuotas Monto
3 Q206.01
6 Q103.74
10 Q62.54
12 Q52.61
18 Q36.22
24 Q27.53
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Cuotas Monto
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12 Q51.87
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18 Q35.24
24 Q26.43
36 Q18.03
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Cuotas Monto
2 (Sin recargo) Q295.00
3 (Sin recargo) Q196.67
6 Q103.74
10 Q62.54
12 Q52.61
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18 Q36.22

Cuotas Monto
2 Q308.28
3 Q206.01
6 Q103.74
10 Q62.54
12 Q52.61
15 Q42.68
18 Q36.06
24 Q27.66
36 Q18.52
48 Q13.95

Cuotas Monto
3 (Sin recargo) Q196.67
6 (Sin recargo) Q98.33
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15 Q41.69
18 Q35.07
24 Q27.04
36 Q18.68
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Cuotas Monto
3 (Sin recargo) Q196.67
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10 Q62.54
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  • Use scikit-learn to track an example ML project end to end
  • Explore several models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods
  • Exploit unsupervised learning techniques such as dimensionality reduction, clustering, and anomaly detection
  • Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, generative adversarial networks, autoencoders, diffusion models, and transformers
  • Use TensorFlow and Keras to build and train neural nets for computer vision, natural language processing, generative models, and deep reinforcement learning
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